全局ID生成器

每个店铺都可以发布优惠卷

当用户抢购时，就会生成订单并保存到tb_voucher_order这张表中，而订单表如果使用数据库自增id就存在一些问题：

1.id的规律性太明显

2.受单表数据量的限制

全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具，一般要满足下列特性：

为了增加ID的安全性，我们可以不直接使用Redis自增的数值，而是拼接一些其他信息

ID的组成部分

1.符号位：1bit,永远为0；

2.时间戳：31bit,以秒为单位，可以使用69年

3.序列号：32bit,秒内的计数器，支持每秒产生2⋀32个不同的ID

RedisIdWorker

@Component
public class RedisIdWorker {/* 开始时间戳*/private static final long Begin_TIMESTAMP = 1640995200L;/* 序列号的位数*/private static final int COUNT_BITS = 32;private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;}public long nextId(String keyPrefix) {//1.生成时间戳LocalDateTime now = LocalDateTime.now();long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);long timestamp = nowSecond - Begin_TIMESTAMP;//2.生成序列号//2.1获取当前日期。精确到天String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));//2.2自增长long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);//3.拼接并返回return timestamp << COUNT_BITS | count;}
}

private ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(500);@Resourceprivate RedisIdWorker redisIdWorker;@Testvoid testIdWorker() throws InterruptedException {CountDownLatch latch = new CountDownLatch(300);Runnable task = () -> {for (int i = 0; i < 100; i++) {long id = redisIdWorker.nextId("order");System.out.println("id=" + id);}latch.countDown();};long begin = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 300; i++) {es.submit(task);}latch.await();long end = System.currentTimeMillis();System.out.println("time" + (end - begin));}

全局唯一ID生成策略

1.UUID

2.Redis自增

3.snowflake算法

4.数据库自增

Redis自增ID策略

1.每天一个key,方便统计订单量

2.ID构造是时间戳+计数器

实现优惠券秒杀下单

每个店铺都可以发布优惠券，分为平价劵。平价券可以任意购买，而特价券需要秒杀抢购

表关系如下：

tb_voucher:优惠券的基本信息，优惠金额，使用规则等

tb_seckill_vouvher:优惠券的库存、开始抢购时间，结束抢购时间。特价优惠券才需要填写这些信息

实现优惠券秒杀下单

在VoucherController实现了一个接口，可以实现添加秒杀优惠券、

@RestController
@RequestMapping("/voucher")
public class VoucherController {@Resourceprivate IVoucherService voucherService;/* 新增普通券* @param voucher 优惠券信息* @return 优惠券id*/@PostMappingpublic Result addVoucher(@RequestBody Voucher voucher) {voucherService.save(voucher);return Result.ok(voucher.getId());}/* 新增秒杀券* @param voucher 优惠券信息，包含秒杀信息* @return 优惠券id*/@PostMapping("seckill")public Result addSeckillVoucher(@RequestBody Voucher voucher) {voucherService.addSeckillVoucher(voucher);return Result.ok(voucher.getId());}   
}

用户可以在这些店铺页面中抢购这些优惠券

下单时需要判断两点

1.秒杀是否开始或结束，如果尚未开始或已经结束则无法下单

2.库存是否充足，不足则无法下单

超卖问题

超卖问题是典型的多线程安全问题，针对这一问题的常见解决方案就是加锁

乐观锁

乐观锁的关键是判断之前查询得到的数据是否被修改过，常见的方式有两种

超卖总结

超卖这样的线程安全问题，解决方案有哪些

1.悲观锁：添加同步锁，让线程串行执行

• 优点：简单粗暴

• 缺点：性能一般

2.乐观锁：不加锁，在更新时判断是否有其他线程在修改

• 优点：性能好

• 存在成功率低的问题

一人一单

需求：修改秒杀业务，要求同一个优惠券，一个用户只能下一单

VoucherOrderServiceImpl

@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {@Resourceprivate ISeckillVoucherService seckillVoucherService;@Resourceprivate RedisIdWorker redisIdWorker;@Overridepublic Result seckillVoucher(Long voucherId) {//1.查询优惠券SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);//2.判断秒杀是否开始if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {//尚未开始return Result.fail("秒杀尚未开始");}//3.判断秒杀是否结束if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {//秒杀已经结束return Result.fail("秒杀已经结束");}//4.判断库存是否充足if (voucher.getStock() < 1) {//库存不足return Result.fail("库存不足");}Long userId = UserHolder.getUser().getId();synchronized (userId.toString().intern()) {//获取代理对象IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();return proxy.createVoucherOrder(voucherId);}}@Transactionalpublic Result createVoucherOrder(Long voucherId) {//5.一人一单Long userId = UserHolder.getUser().getId();//5.1查询订单Integer count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();//5.2判断是否存在if (count>0) {//用户已经购买过了return Result.fail("用户已经购买过一次！");}//6.扣减库存boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock=stock-1").eq("voucher_id", voucherId).gt("stock",0).update();if (!success) {//扣减失败return Result.fail("库存不足");}//7.创建订单VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();//7.1订单idlong orderId = redisIdWorker.nextId("order");voucherOrder.setId(orderId);//7.2用户idLong userid = UserHolder.getUser().getId();voucherOrder.setUserId(userid);//7.3代金券idvoucherOrder.setVoucherId(voucherId);save(voucherOrder);//7.返回订单idreturn Result.ok(orderId);}
}

一人一单的并发安全问题

通过加锁可以解决在单机情况下的一人一单安全问题，但是在集群模式下就不行了

1.我们将服务启动两份，端口分别是8081和8082：

2.然后修改nginx的conf目录下的nginx.cong文件，配置反向代理和负载均衡：

现在用户节点会在这两个节点上负载均衡，再次测试下是否存在线程安全问题

分布式锁

什么是分布式锁

分布式锁：满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁

分布式锁的实现

分布式锁的核心是实现多进程之间互斥，而满足这一节点的方式有很多种，常见的有三种：

基于Redis的分布式锁

实现分布式锁需要实现的两个基本方法：

1.获取锁：

• 互斥：确保只能有一个线程获取锁

• 非阻塞：尝试一次，成功返回true,失败返回false

2.释放锁

• 手动释放

基于Redis实现分布式锁的初级版本

ILock

SimpleRedisLock

public class SimpleRedisLock implements ILock {private String name;private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;private static final String KEY_PREFIX = "lock:";public SimpleRedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.name = name;this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;}@Overridepublic boolean tryLock(long timeoutSec) {long threadId = Thread.currentThread().getId();//获取锁Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);return Boolean.TRUE.equals(success);}@Overridepublic void unlock() {//释放锁stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);}
}

基于Redis实现分布式锁的初级版本存在问题分析

1，业务阻塞超时或业务未执行完释放其他线程的锁

2.释放锁之前判断是否是该线程的锁

改进Redis的分布式锁

需求：修改之前的分布式锁实现，满足：

1.在获取锁时存入线程标识（可以用UUID表示）

2.在释放锁时先获取锁中的线程标识，判断是否与当前线程标识一致

• 如果一致则释放锁

• 如果不一致不释放锁

SimpleRedisLock

public class SimpleRedisLock implements ILock {private String name;private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public SimpleRedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.name = name;this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;}private static final String KEY_PREFIX = "lock:";private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";@Overridepublic boolean tryLock(long timeoutSec) {//获取线程标识String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();//获取锁Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);return Boolean.TRUE.equals(success);}@Overridepublic void unlock() {//获取线程标识String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();//获取锁中的标识String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);//判断标识是否一致if (threadId.equals(id)) {//释放锁stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);}}
}

改进Redis的分布式锁后存在问题分析

锁判断和锁释放不是原子性

Redis的Lua脚本

Redist提供了Lua脚本功能，在一个脚本中编写多条Redis命令，确保多条命令执行时的原子性。Lua是一种编程语言，它的基本语法大家可以参考网站：
https://www.runoob.com/lua/lua-tutorial.html

这里重点介绍Redis提供的调用函数，语法如下：

例如我们要执行set name jack,则脚本是这样：

例如，我们要先执行set name Rose,再执行get name,则脚本如下

写好脚本以后，需要用Redis命令来调用脚本，调用脚本的常见命令如下：

例如，我们要执行redis.call(‘set’,‘name’,‘jack’)这个脚本，语法如下：

如果脚本中的key、value不想写死，可以作为参数传递。key类型参数会放入KEYS数组，其他参数会放入ARGV数组，在脚本中可以从KEYS和ARGV数组获取这些参数：

释放锁的业务流程是这样的：

1.获取锁中的线程标示

2.判断是否与指定的标示（当前线标示）一致

3.如果一致则释放锁（删除）

4.如果不一致则什么都不做

利用Lua脚本来表示则是这样的：

再次改进Redis的分布式锁

需求：基于Lua脚本实现分布式锁的释放逻辑

提示：RedisTemplate调用Lua脚本的API如下：

unlock.lua

-- 比较线程标示与锁中的标示是否一致
if (redis.call('get', 'KEYS[1]') == 'ARGV[1]') then-- 释放锁 del keyreturn redis.call('del', KEYS[1])
end
return 0

SimpleRedisLock

public class SimpleRedisLock implements ILock {private String name;private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public SimpleRedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.name = name;this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;}private static final String KEY_PREFIX = "lock:";private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";private static final DefaultRedisScript<Long> UNLOCK_SCRIPT;static {UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();UNLOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));UNLOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);}@Overridepublic boolean tryLock(long timeoutSec) {//获取线程标识String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();//获取锁Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);return Boolean.TRUE.equals(success);}@Overridepublic void unlock() {//调用lua脚本stringRedisTemplate.execute(UNLOCK_SCRIPT,Collections.singletonList(KEY_PREFIX + name),ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId());}
}

基于Redis实现的分布式锁总结

1.基于Redis的分布式锁实现思路：

• 利用set nx ex获取锁，并设置过期时间，保存线程标示

• 释放锁时先判断线程标示是否与自己一致，一致则删除锁

2.特性：

• 利用set nx满足互斥性

• 利用set ex保证故障时锁依然能释放，避免死锁，提高安全性

• 利用Redis集群保证高可用和高并发性

基于Redis的分布式锁优化

基于setnx实现的分布式锁存在下面问题：

Redisson

Redisson是一个在Redis的基础上实现java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式java常用对象，还提供了许多分布式服务，其中就包含了各种分布式锁的实现

官网地址：https://redisson.org

GitHub地址：https://github.com/redisson/redisson

Redisson入门

1.引入依赖

2.配置Redisson客户端

3.使用Redisson的分布式锁

Redisson可重入锁原理

获取锁的Lua脚本

释放锁的Lua脚本

Redisson分布式锁原理

1.可重入：利用hash结构记录线程id和重入次数

2.可重试：利用信号量和PubSub和功能实现等待、唤醒、获取锁失败的重试机制

3.超时续约：利用watchDog,每隔一段时间，重置超时时间

Redisson分布式锁主从一致性问题

分布式锁总结

1.不可重入Redis分布式锁：

• 原理：利用setnx的互斥性，利用ex避免死锁，释放锁时，判断线程标示

• 缺陷：不可重入、无法重试，锁超时失效

2.可重入的Redis分布式锁

• 原理：利用hash结构，记录线程和重入次数，利用watchDog延续时间，利用信号量控制锁重试等待

• 缺陷：redis宕机引起锁失效问题

3.Redisson的multiLock

• 原理：多个独立的Redis节点，必须在所有节点都获取重入锁，才算获取锁成功

• 缺陷：运维成本高，失效复杂

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